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Agentes35 mil · #5638

detecting-azure-lateral-movement

Faz seu agente detectar movimentos suspeitos dentro do ambiente de nuvem Azure. Identifica tentativas de acesso indevido.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a encontrar atividades suspeitas em contas e aplicativos da Microsoft Azure. Ela procura por maneiras que atacantes usam para se mover entre diferentes partes do seu sistema sem serem notados, como roubar senhas ou permissões.

Quando usar

  • ✓Quando você suspeita que alguém invadiu suas contas Azure.
  • ✓Ao criar sistemas de alerta para detectar ataques.
  • ✓Para verificar se sua segurança está protegendo contra ataques específicos.

Exemplo do que pedir para a IA

“Procure por atividades incomuns nas minhas contas Azure que possam indicar um ataque.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/detecting-azure-lateral-movement/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/detecting-azure-lateral-movement/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta analisa registros de atividades, como quem acessou o quê e quando, e cruza essas informações com alertas de segurança. Ela procura por padrões que atacantes costumam usar para se mover dentro do sistema.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill detecting-azure-lateral-movement

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/detecting-azure-lateral-movement/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Detecção de Movimentação Lateral no Azure

Visão Geral

A movimentação lateral no Azure AD/Entra ID difere de ambientes locais. Atacantes se movem através de concessões de consentimento de aplicativos OAuth, abuso de Service Principals, políticas de acesso entre locatários e tokens de atualização roubados, em vez de conexões SMB/RDP. A detecção requer a correlação de logs de auditoria da Microsoft Graph API, logs de entrada do Azure AD e eventos de risco do Entra ID Protection usando consultas KQL no Microsoft Sentinel. Esta habilidade abrange a construção de análises de detecção para técnicas comuns de movimentação lateral no Azure, incluindo personificação de aplicativos, abuso de delegação de caixa de correio e contornos de políticas de acesso condicional.

Quando Usar

  • Ao investigar incidentes de segurança que exigem a detecção de movimentação lateral no Azure.
  • Ao construir regras de detecção ou consultas de caça a ameaças para este domínio.
  • Quando analistas de SOC precisam de procedimentos estruturados para este tipo de análise.
  • Ao validar a cobertura de monitoramento de segurança para técnicas de ataque relacionadas.

Pré-requisitos

  • Assinatura do Azure com um workspace do Microsoft Sentinel configurado.
  • Licença Azure AD P2 ou Entra ID P2 para detecção de entrada baseada em risco.
  • Permissões da Microsoft Graph API: AuditLog.Read.All, Directory.Read.All, SecurityEvents.Read.All.
  • Workspace do Log Analytics ingerindo AuditLogs, SigninLogs e AADServicePrincipalSignInLogs.
  • Familiaridade com KQL (Kusto Query Language).

Passos

Passo 1: Configurar Ingestão de Logs

Habilite configurações de diagnóstico para transmitir logs do Azure AD para o Log Analytics:

  • Logs de entrada (interativos e não interativos).
  • Logs de auditoria (alterações de diretório, consentimento de aplicativos).
  • Logs de entrada de Service Principal.
  • Logs de provisionamento.
  • Usuários arriscados e detecções de risco.

Passo 2: Construir Consultas de Detecção

Crie regras de análise KQL no Sentinel para:

  • Adições incomuns de credenciais de Service Principal.
  • Concessões de consentimento de aplicativos OAuth para aplicativos desconhecidos.
  • Entradas entre locatários de novos locatários.
  • Repetição de token de diferentes combinações de IP/user-agent.
  • Alterações de delegação de caixa de correio (FullAccess, SendAs).

Passo 3: Correlacionar Eventos

Encadeie múltiplos indicadores de baixa confiança em detecções de movimentação lateral de alta confiança, correlacionando anomalias de entrada com alterações de diretório dentro de janelas de tempo.

Passo 4: Automatizar Resposta

Crie playbooks do Sentinel (Logic Apps) para revogar automaticamente concessões de OAuth suspeitas, desabilitar Service Principals comprometidos e impor autenticação de etapa adicional.

Resultado Esperado

Relatório JSON contendo indicadores de movimentação lateral detectados, cadeias de eventos correlacionadas, identidades afetadas e ações de contenção recomendadas com mapeamentos de técnicas MITRE ATT&CK.

Perguntas frequentes

O que é 'movimento lateral'?

É quando um atacante já entrou no seu sistema e está tentando se mover para outras partes, como acessar outras contas ou aplicativos, para causar mais danos ou roubar informações.

O que são 'logs de auditoria'?

São registros detalhados de todas as ações importantes que aconteceram no seu sistema, como quem fez o quê, quando e em qual recurso.

Preciso ser um especialista em Azure para usar isso?

É útil ter algum conhecimento, mas a ferramenta é projetada para ajudar a encontrar problemas mesmo que você não seja um expert. Ela foca em identificar atividades suspeitas.

Detalhes

Descrição original do autor

Detect lateral movement in Azure AD/Entra ID environments using Microsoft Graph API audit logs, Azure Sentinel KQL hunting queries, and sign-in anomaly correlation to identify privilege escalation, token theft, and cross-tenant pivoting.

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#5638
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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